思维训练的方法有哪些 用同一数据集训练神经网络，每次训练结果不一样，有时正确率很高，有时很低，为什么？
用同一数据集训练神经网络，每次训练结果不一样，有时正确率很高，有时很低，为什么？
其实这个问题的实质是，如果我们用机器学习算法在数据集上训练一次数据模型，保存模型，然后用同样的算法和同样的数据集和数据排序再训练一遍，第一个模型和第二个模型是一样的吗？
这可能是因为神经网络用增益或权重的随机值初始化，然后每个模拟在训练阶段有不同的起点。如果您希望始终保持相同的初始权重，可以尝试为初始权重修复种子以消除问题。
如果我们深入研究这个问题，我们可以根据ml算法的“确定性”来对其进行分类。当从同一个数据集进行训练时：
一个是总是生成相同的模型，并且记录以相同的顺序呈现；
另一个是总是生成不同的模型，并且记录顺序不同。
在实践中，大多数是“不确定的”。模型变化的原因可能是机器学习算法本身存在随机游走、不同权值的随机初始化、不同分量的概率分布抽样来分配优化函数。
虽然模型的“不确定性”可能会对单个训练结果造成干扰，但我们也可以用“不确定性”来确认模型的稳定性，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等，最终可以通过多次迭代来确认模型的稳定性。
机器学习的训练数据集是什么格式的？
机器学习的训练数据集是VBP格式的。visualbasic工程由窗口、程序代码模块、ActiveX控件和应用程序所需的环境设置组成。在应用程序设计过程中，visualbasic保存了一个扩展名为VBP的工程文件。项目文件列出了应用程序所需的所有文件，包括表单和程序代码模块。此外，项目文件还列出了所有使用的程序构建块，如ActiveX控件。项目本身并不控制这些文件和程序构建块，因此用户可以在多个项目中使用同一个文件。当用户打开项目时，将加载项目文件中列出的文件。除项目文件外，项目还包括表单文件、ActiveX控件、visualbasic类模块、资源文件、用户控件、用户文档和ActiveX设计器。在组织工程中，最好为每个项目创建一个单独的目录。完成应用程序后，如果要发布，必须先将其编译成可执行文件。编译应用程序就是创建一个可执行文件，其中包括特定项目的表单和代码模块。我希望我能帮助你。
对数据集训练时，只对训练集进行训练还是都训练？
如果您想测试您自己的数据集，您需要将其分为训练集、验证集和测试集。
我们训练机器学习模型使用现有数据预测未知数据。我们通常把模型对未知数据的预测能力称为泛化能力。为了评价模型的泛化能力，通常将数据分为训练集和测试集。训练集用来训练模型，测试集用来评价模型的泛化能力。
这里有几点需要注意：
通常80%的数据集用作训练集，20%用作测试集；
通常我们需要在开始构建模型之前划分数据集，以防止数据窥探错误，也就是说，我们应该避免过多地了解测试集的样本特征，并且防止我们选择对测试集数据有帮助的模型，这将导致过度的结果，一般来说，我们在建立模型时需要对数据进行处理，包括一些数据清洗、数据特征缩放（标准化或规范化）。此时，我们只需要对训练集执行这些操作，然后将从训练集获得的参数应用到测试集，也就是说在工作流中，您不能使用在测试数据集上计算的任何结果。例如，我们得到的属性中可能缺少值，因为在这些操作之前，我们已经将数据集划分为训练集和测试集。通常的做法是通过计算属性值的中值来填充缺少的值。请注意，属性值的中值是由训练集中的数据计算的。当我们得到一个模型时，如果你想在模型的测试误差要被测试到近似泛化误差的时候，测试集中可能会有一些缺失的值。此时，由训练集计算的中值填充相应属性的缺失值。
机器学习中训练集，验证集和测试集的作用分别是什么？
机器学习中使用的数据集可分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练模型并定义模型参数；有效集用于选择模型的超参数，如学习率、批量大小、损失函数等；测试集用于测试模型确定后模型在实际数据中的效果。
比如准备高考，训练集就是平时通过做习题来掌握知识点的习题；验证集就像每个月的考试，来测试自己一段时间内学习方法的效果。如果考试不好，他们需要及时总结和调整自己的学习方法；那么高考期末就是考试套，都是全新的试题，真正能改进自己的学习方法考验你这三年的学习成绩。
另外，通过分析模型在不同数据集中的结果，可以快速分析存在的问题。例如，判断模型是否过拟合。以训练分类任务为例，优化目标是准确度。如果训练集上的精度很差，而验证集上的效果也很差，则说明当前模型是欠拟合的，需要通过增加训练次数和扩展模型的复杂度来改进模型。如果训练集的精度很高，但是验证集的效果很差，在这种情况下，模型会出现过拟合，泛化性能较差，需要进一步调整模型的超参数。如果训练集和验证集的精度很高，但对测试集的影响很差，则需要检查测试集的数据分布是否与训练集有太大的差异，或者需要进一步增加数据量来提高模型对测试集的影响。
机器学习中训练集、验证集(开发集)、测试集如何划分？需要注意什么？
首先，我们需要了解训练集、验证集和测试集的含义。简单地说：
1。训练集用来训练模型并调整相应的参数（如权重）。验证集用于调整模型的超参数（如体系结构、训练前已确定的参数，如有多少高度）层，这就是为什么也称为开发集的原因）
3。测试集是用来获得最终模型的性能，比如精度
有了这个常识，你就知道怎么划分了。例如，如果你有一个数据集，你需要先做它
，如下图所示，只有有了这个基础，测试和验证集才有意义。
至于如何划分，我们需要看具体案例，参考斯坦福大学的深度学习课程https://cs230-stanford.github.io/train-dev-test-split.html没有具体的标准，但是尽量使验证集和测试集不要太少，例如1000000个图片集，验证和测试集不应小于10000，即1%。如果数据量不够大，通常是80-10-10的比例：
注意：随机不是完全随机的，它需要保证可重复性
好的，关这个话题就到此为止。如果遇到类似问题，如何找到正确答案？首先，你需要找到第一手资料。与其在百度上搜索，不如直接找到基本信息。在这种情况下，斯坦福学校的课程作为输入，所以你不会误入歧途。
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